Data Pruning in Generative Diffusion Models

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内容提要

本研究探讨生成模型中的数据剪枝问题,提出通过简单聚类方法识别并保留对训练最有益的核心子集,以提升模型性能并平衡数据分布中的代表性不足人群。

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